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Enregistrement W2790379877 · doi:10.1177/0075424217753987

Joining the Western Region: Sociophonetic Shift in Victoria

2018· article· en· W2790379877 sur OpenAlexafffundabout
Rebecca Roeder, Sky Onosson, Alexandra D’Arcy

Notice bibliographique

RevueJournal of English Linguistics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic Variation and Morphology
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésGeneralizability theoryGeographyTRACE (psycholinguistics)Feature (linguistics)Scale (ratio)Set (abstract data type)HistoryLinguisticsCartographyPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The literature on Canadian English provides evidence of distinct dialect regions. Within this landscape, the province of British Columbia is set apart as a sub-region in the west, yet information concerning “local” English is notably skewed toward a single urban setting, Vancouver. To assess and extend the generalizability of prior observations, this paper targets the city of Victoria and situates the results from a large-scale sociolinguistic investigation within the model of the typical (western) Canadian city presented in Boberg (2008, 2010). We consider vocalic features characterized as either General Canadian or distinctively Western Canadian. We also consider “yod” (i.e., the presence of an onglide in student, tune, and the like), a conservative feature that is obsolescing across the nation. Our results support Boberg’s (2008, 2010) observations while positioning Victoria as both innovative—participating in national changes—and conservative—joining certain changes relatively recently and retaining older dialect features. Such results enable us to trace leveling to national and more local dialect patterns, while also reminding us of sociohistorical forces in the formation of dialects.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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